在日常的业务开发中,会包含许多的业务规则,一般就是用if-else硬编码的方式实现,这样就会增加逻辑的维护成本,若无注释,可能都无法理解规则意图。
因为一旦规则有所改变,那么就需要修改代码再发布代码,而在日常的开发中唯一不变的就是变化,修改规则是很常见的。
规则引擎的作用就是将决策逻辑从业务逻辑中抽离出来,使得两者可以独立于彼此,便于集中管理,减少硬编码的成本和风险,在不重启服务的情况下快速响应需求的变化。
规则本质上就是一个函数,包括n个输入(决策因子),一个输出(结果)和一段计算规则三部分。
decision = rule(factor1, factor2, …, factorn)
计算规则包含LHS(Left Hand Side,条件分支逻辑)和RHS(Right Hand Side,执行逻辑)。换句话说就是如果XXX(规则),那么XXX(动作)。
LHS比较容易实现,就是判断条件的组合,包括常规表达式(算数运算、关系运算等),简单规则(数组索引等),业务定制规则(观看直播时间等)。
而RHS就比较复杂了,场景众多,可以是简单的算数运,也可以是单表查询,甚至是几张表的数据聚合,并且它的抽象程度直接会左右规则引擎的受众人员。
如果设计的规则引擎是给产品或运营,那么就不能加入过多的编程概念,给他们用的应该是比较傻瓜的那种。
如果是给开发人员用的,那么可以设计的更加自定义,并且还能添加编程语句进来。
增加了编程性,就降低了可用性;增加了可用性,就降低了扩展性。在权衡后,决定先封装已经出现的执行逻辑,做成可配置的。
例如有个活动规则,如果观看30分钟,那么赠送3天会员,其中30和3就是可配置的参数。这样就能保持一定程度的可扩展。
一、界面
与产品沟通后,让她给出些规则,在看到她的文档后,大大超出我的预期。
她先分成了两个角色:主播和观众,然后根据这两种角色来设计动作,例如观众 - 观看直播 - 时长满XX。
她还给出了统计粒度,分天、周、月和自定义,这也是我之前的盲点,奖励形式就是会员和兑换币。
经过她的拆解后,我界面的设计也明朗了。顺带便,将之前打榜活动的规则也移植到该配置系统中。
在此界面中,规则和奖励都是可以多条的,运算符就是大于、小于、等于等。
规则关系就是与和或,由于不想实现太复杂,所以就降低了操作友好度,得手写关系。满足这层关系后,才会发放奖励或执行结果。
二、Node.js
核心逻辑就是运行规则,发放奖励,这些配置信息都存储在MongoDB中。
首先根据名称找到这条配置,然后先解析统计粒度,按日、周、月或自定义,时间库采用了moment.js。
getInterval(type, start, end) { const date = {}; switch (type) { case 1: //每日 date.start = moment().startOf("day"); date.end = moment().endOf("day"); break; case 2: //每周 date.start = moment().startOf("isoWeek"); date.end = moment().endOf("isoWeek"); break; case 3: //每月 date.start = moment().startOf("month"); date.end = moment().endOf("month"); break; default: //自定义 date.start = moment(start); date.end = moment(end); break; } return { start: date.start.format("YYYY-MM-DD HH:mm:ss"), end: date.end.format("YYYY-MM-DD HH:mm:ss") }; }
然后是遍历规则,每条规则会对应不同的方法,未来扩展就是扩展这些规则方法,得到的结果再由运算符计算。
caculate(left, operator, right) { const hash = { lt: left < right, lte: left <= right, gt: left > right, gte: left >= right, equal: left == right, notEqual: left != right, allEqual: left === right, notAllEqual: left !== right }; return hash[operator]; }
接着将规则关系中的数字替换成那几个运算结果,得到嘴周的规则结果。
let expression; //规则表达式结果,可能是布尔值,也可能是其他类型的值 if (!row.relation) { expression = operators[1]; } else { // 将匹配的数字替换成规则结果值 expression = row.relation.replace( /(\d+)/g, function (match, p1, index, input) { return operators[match]; } ); expression = eval(expression); //执行字符串代码 }
最后发放奖励,方法中包含Switch分支,未来就是完成这些分支中的逻辑。
async giveRewards(params, type, value, project) { switch (type) { case "vip": //会员 break; case "gold": //兑换币 break; case "letter": //站内信 break; } }
完整的执行规则的逻辑如下所示。
async runRule({ name, params }) { const row = await this.models.WebRule.findOne({ name }); if (!row) return false; const { project } = row; //项目类型 const date = this.getInterval(row.statis_type, row.rule_start, row.rule_end); const operators = {}; //运算符 // 遍历规则 for (let i = 0; i < row.rules.length; i++) { const rule = row.rules[i]; // 得到方法值 const result = await this[rule.role[1]](params, date, project, rule.value); // 计算规则值 operators[i + 1] = this.caculate(result, rule.operator, rule.value); } let expression; //规则表达式结果,可能是布尔值,也可能是其他类型的值 if (!row.relation) { expression = operators[1]; } else { // 将匹配的数字替换成规则结果值 expression = row.relation.replace( /(\d+)/g, function (match, p1, index, input) { return operators[match]; } ); expression = eval(expression); //执行字符串代码 } if (!expression) { return false; } // 发放奖励 for (const data of row.awards) { await this.giveRewards(params, data.award[2], data.value, project); } return expression; }
参考资料:
从0到1:构建强大且易用的规则引擎
手把手搭建业务规则引擎 Rule Engine
规则引擎基础知识
URule Pro
规则引擎
从产品角度看物联网平台的规则引擎
复杂风控场景下,如何打造一款高效的规则引擎
动手撸一个规则引擎(二):方案解析